ヒルベルト空間で部分空間法を用いた話者識別
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概要
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新しいパターン認識法として, カーネル関数を用いた非線形部分空間法が提案されている.観測ベクトルを原空間よりも・かに高次元の空間に写像し, その空間で部分空間を作成する方法である.この方法では, 原空間での部分空間法と比べて, クラス間の分離性が高まり, 認識性能が向上することが報告されている.本稿では, ガウス関数を用いたカーネル非線形部分空間法を話者識別に適用した実験結果を報告する.その識別性能は, 原空間での部分空間法と比べて・かに高く, 混合ガウス分布モデル(GMM)を用いた確率的手法に匹敵することが確認された.しかし, その計算コストは, 原空間での部分空間法はもとより, GMMを用いた確率的手法よりも高いという問題点も確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-07
著者
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